Соберёте стенд, который можно поднять заново и проверить тестом: сервис в Kubernetes, окружения в Terraform, настройку сервера в Ansible и алерт в Prometheus. Руками всё «работает» до первого пересоздания: пробы, лимиты и конфигурация остаются в памяти того, кто их выставлял. Ставить ничего не нужно: файлы вы пишете в браузере, а проверка применяет их к настоящему кластеру и запускает настоящие Terraform, Ansible и Prometheus.
В 28 уроках открывается терминал настоящего Linux, где что-то уже сломано: диск забит логом, nginx отдаёт 502, алерт Prometheus молчит, в репозиторий утёк секрет, процесс съел весь CPU, порт занят чужим сервисом. Вы разбираетесь командами, как на дежурстве, и нажимаете «Проверить».
Проверка смотрит на состояние системы, а не на набранные команды: кто слушает порт, жив ли процесс, что лежит в логе и в git. Если что-то не так, она подсказывает, куда смотреть дальше. Внутри уже стоят nginx, git, sshd, Ansible, Terraform и Prometheus, ставить ничего не нужно.
Курс ведёт один сервис, fp-status-api, через три состояния. Сначала он создан командами в терминале: Deployment работает, но без проб и лимитов, под получает класс BestEffort, и ни одного файла нет. Потом тот же стенд лежит в манифесте, Terraform и плейбуке, и повторный запуск ничего не меняет. В третьем состоянии правило алерта проверяется тестом: правило с абсолютным порогом на здоровом трафике не проходит тест, правило с долей ошибок проходит.
Разработчикам, которые хотят сами довести свой сервис до прода, а не отдавать его «тем, кто деплоит».
Системным администраторам, которые настраивают серверы руками и хотят перевести это в код, пайплайны и кластер.
Тем, кто готовится к собеседованию на DevOps или SRE и хочет показать работающий стенд, а не пересказ документации.
Как только окружения описаны в Terraform, появляется первый вопрос: чем размножать ресурс. Со count адрес привязан к номеру в списке. Уберите элемент из середины, и Terraform перепишет соседний ресурс и удалит последний. С for_each адрес привязан к ключу, и план трогает только то, что вы убрали.
В лабораторных Terraform 1.9 работает без сети, на встроенном ресурсе terraform_data. Проверка сама выполняет init и apply и читает state: решение со count в итоговом проекте не засчитывается.
В лабораторной по Kubernetes проверка заранее разворачивает сломанный Deployment, а вы присылаете исправленный манифест. Причин две: nodeSelector на метку, которой нет ни у одного узла, и заявка на 512Gi памяти. Планировщик называет их по очереди, поэтому после первой правки Deployment всё ещё 0/2.
Курс учит искать причину по фиксированному порядку: get pods, describe и раздел Events, logs --previous, exec.
Опыт администрирования не нужен: Linux начинается с навигации по каталогам, прав доступа и процессов.
Сети тоже с нуля: стек TCP/IP, DNS и TLS разбираются в первом модуле.
Программировать на уровне разработчика не нужно. В лабораторных вы пишете bash-скрипты, YAML-манифесты, HCL для Terraform и PromQL.
Через итоговый проект идёт один сервис fp-status-api: деплой в кластер, окружения в Terraform, настройка плейбуком Ansible и правила Prometheus с юнит-тестами. Частичного зачёта нет: проверка ждёт две готовые реплики и QoS-класс Guaranteed, читает state Terraform, запускает плейбук повторно и требует changed=0, гоняет тесты алертов.
Так устроены и остальные лабораторные: вы пишете файл, а проверка запускает настоящий инструмент в песочнице и смотрит на результат. Многие задачи начинаются с поломки: поды без узла, трафик в никуда, 403 у CI-агента, ключ платёжного сервиса в логе CI. Объекты Kubernetes удаляются до и после проверки, поэтому её можно запускать сколько угодно раз.
Честно о границах: Dockerfile, Compose и CI-конфиги проверяются разбором структуры, настоящий GitLab и Docker-демон в песочнице не запускаются.
К концу у вас лежат deploy.yaml, main.tf, site.yml и rules.yml с тестами: стенд, который можно поднять заново и показать на собеседовании. Перед ним стоит повторить разницу между liveness и readiness, Deployment и StatefulSet, стратегии выката и три столпа observability.
Модули идут в порядке, в котором код доходит до пользователя: Linux и git, сборка и доставка, контейнеры, оркестрация, инфраструктура как код, облака, наблюдаемость, безопасность, управление конфигурацией и эксплуатация.
Вы также можете задать любой вопрос по курсу у поддержки t.me/mentorix_support
Модулей: 10, уроков: 85. Задачи с кодом проверяются автоматически.
Стоимость курса: 13990 ₽